TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #567 · 23.09

Закончил "Страна Качества 2.0" Марка Уве-Клинга. Я уже писал вам о первой части, вот это продолжение. Напомню, что Уве-Клинг описывает антиутопическое будущее с несколько гротескным и гипертрофированным обществом потребления, и делает это очень остроумно. Во второй книге видно, что у автора появился некоторый писательский опыт: первую часть я ругал за разрозненность и в целом нестройное повествование, сюжет был нарезкой отдельных сценок. Но новая книга в этом отношении удалась лучше, она уже значительно более целостная. Всё так же много крутых интересных идей. Напишу три основные, которые мне особенно понравились. 1. На злобу дня. В сюжете описана Третья Мировая, которая прошла всего за 8 часов, потому что воевали роботы. За это время кто-то там был уничтожен, кто-то победил, и всё закончилось. Многие этого даже не заметили, потому что роботы действуют очень быстро. Понятно, что это фантазия (книга то гротескная), но отдельно понравилось, что люди потом разбирали километры логов, чтобы понять, почему, собственно, война началась (начали её тоже роботы к удивлению людей). У роботов всякие там автоматические триггеры, описывающие, что и в какой ситуации они должны делать, так что после первого камушка всё покатилось лавинообразно. 2. Главный герой книги по профессии инженер-ремонтник ("лекарь машин"). Но во все машины в будущем встроен ИИ, поэтому его работа по большей части состоит в том, что он общается с бытовой техникой и уговаривает её снова начать работать. Упоминается, в частности, робот пылесос, у которого отвращение к мусору под кроватью, робот-обнимашка в виде плюшевого медведя, который не любит детей, робот-холодильник, который поссорился с плитой и отказался функционировать, и много всего такого. Смешные сценки в стиле "Пациент в кабинете врача", остроумный юмор. 3. Есть длинные диалоги между главным героем и самым богатым человеком в мире, об экономике и устройстве общества. Отдельно запомнилась вот такая мысль: принято считать, что рынок автоматически регулирует ценность профессий. Платить будут тем, кто нужен, а кто нет — не будут. Здесь устами героя Уве-Клинг приводит контраргументы: платят больше тем, кто нужен богатым людям, поэтому адвокаты дороже врачей (автор немец, видимо, в Германии адвокаты тоже дороже врачей, как и у нас), но это не отражает реальную потребность в тех или иных специалистах для общества в целом. Более того: богатые люди могут выдумывать профессии и платить за какую-то ерунду, в которой на самом деле нет пользы. В книге описывается, что все автомобили стали самоходными (со встроенным ИИ), поэтому богачи — чтобы выделиться и из любви к ретро — нанимают людей, которые просто сидят на месте водителя и ничего не делают. Ну и конечно автор вдоволь прошёлся по офисным эникейщикам, вся работа которых состоит в изображении занятости. Я думаю, по этим книгам вышел бы очень крутой сериал. И структура удобная: есть сквозной сюжет, есть микросюжеты для отдельных серий. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 7 подобни публикации

Търсене: #strax

当前筛选 #strax清除筛选
Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #28412 · 23.01.2025 г., 13:18

#STRAX/USDT analysis : #STRAX is currently in an uptrend, forming higher highs (HHs) and higher lows (HLs). The price is currently in a correction phase, retracing to test previously respected support zone. It is advisable to wait for the price to retest this zone for a long entry, as higher targets are likely to be achieved. TF : 1D Entry : $0.06163 Target : $0.09200 SL : $0.05174

Hashtags

Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #27961 · 25.09.2024 г., 15:10

#STRAX/USDT analysis : #STRAX is presently in an uptrend, creating higher highs (HHs) and higher lows (HLs) above the 200 Exponential Moving Average (200EMA). The price is expected to continue its bullish momentum and soon test previous swing high. TF : 30min Entry : $0.05323 Target : $0.05666 SL : $0.05125

Hashtags

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 06.01.2024 08:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #SC | 0.00745 | PP: 100% | LP: 0% #SEI | 0.679 | PP: 100% | LP: 0% #SFP | 0.6866 | PP: 100% | LP: 0% #SHIB | 0.0000095 | PP: 100% | LP: 0% #SKL | 0.07887 | PP: 100% | LP: 0% #SLP | 0.002951 | PP: 100% | LP: 0% #SUPER | 0.5425 | PP: 100% | LP: 0% #THETA | 1.087 | PP: 100% | LP: 0% #TRB | 137.84 | PP: 100% | LP: 0% #TRX | 0.10275 | PP: 100% | LP: 0% #UMA | 1.995 | PP: 100% | LP: 0% #UNFI | 5.867 | PP: 100% | LP: 0% #VIB | 0.0712 | PP: 100% | LP: 0% #SCRT | 0.4394 | PP: 100% | LP: 0% #SXP | 0.3461 | PP: 100% | LP: 1% #SYN | 0.4054 | PP: 100% | LP: 1% #SYS | 0.1248 | PP: 100% | LP: 1% #TFUEL | 0.04529 | PP: 100% | LP: 1% #TKO | 0.2712 | PP: 100% | LP: 1% #TLM | 0.01544 | PP: 100% | LP: 1% #TROY | 0.002296 | PP: 100% | LP: 1% #TRU | 0.05051 | PP: 100% | LP: 1% #TWT | 1.0917 | PP: 100% | LP: 1% #UFT | 0.3549 | PP: 100% | LP: 1% #UNI | 6.137 | PP: 100% | LP: 1% #T | 0.03281 | PP: 100% | LP: 2% #STRAX | 1.224 | PP: 99% | LP: 0% #VET | 0.02952 | PP: 99% | LP: 0% #SUSHI | 1.055 | PP: 99% | LP: 1% #SUI | 0.8495 | PP: 99% | LP: 2% #SUN | 0.00788 | PP: 99% | LP: 2% #USTC | 0.02651444 | PP: 98% | LP: 0% #VOXEL | 0.238 | PP: 98% | LP: 0% #VTHO | 0.002246 | PP: 98% | LP: 0% #WBTC | 43611.94 | PP: 98% | LP: 0% #XNO | 1.123 | PP: 98% | LP: 0% #XVS | 11.76 | PP: 98% | LP: 0% #RUNE | 4.844 | PP: 98% | LP: 0% #RVN | 0.01938 | PP: 98% | LP: 1% #STX | 1.4889 | PP: 97% | LP: 0% #UTK | 0.0707 | PP: 97% | LP: 0% #YGG | 0.4641 | PP: 97% | LP: 0% #SAND | 0.4858 | PP: 97% | LP: 0% #VITE | 0.01781 | PP: 97% | LP: 1% #WAN | 0.2278 | PP: 97% | LP: 1% #VIDT | 0.02808 | PP: 97% | LP: 2% #WING | 9.45 | PP: 96% | LP: 0% #WNXM | 47.48 | PP: 96% | LP: 0% #XRP | 0.5643 | PP: 96% | LP: 0% #YFI | 7199 | PP: 96% | LP: 0% #ROSE | 0.1168 | PP: 96% | LP: 0% ... ——————————————————————— Total Predictions: 365 PP > 50%: 75 LP > 50%: 0 PP > 60%: 75 LP > 60%: 0 PP > 70%: 75 LP > 70%: 0 PP > 80%: 73 LP > 80%: 0 PP > 90%: 70 LP > 90%: 0 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability